AI技術等を用いた分析装置データ解析による品質管理戦略

分析装置の技術は、過去よりも大きく進歩しています。しかしながら、正確に分析するだけでは、最終製品の品質を向上させることはとても難しいです。得られたデータを分析し「最終製品の品質には、どの物性パラメータあるいは製造条件が、どのように影響しているのか」を正確に把握することで初めて、品質を確実に担保しつつ生産性を最大化するような最適な管理値を設定することが可能となります。

本セミナーでは、ゲストスピーカーとして株式会社構造計画研究所の滝勇太氏をお迎えして、製造業におけるデータ活用についてご講演いただきます。

製造業界では、分析装置の発展により、原材料や中間製品の特性を測定することができるようになりました。そして近年では、これらの測定結果を、種々のデータ解析技術と組み合わせることで製造条件の調整・最終製品の品質向上に活用することが可能です。

株式会社構造計画研究所では、品質不良要因分析や品質予測、製造条件最適化を実現するためのデータ活用・機械学習のコンサルティングを提供してます。本セミナーでは、マルバーン・パナリティカルの測定データを活用し、構造計画研究所様のデータ活用をトライした事例をご紹介します。

• はじめに

発表者：マルバーン・パナリティカル事業部　池田　英幸

• サービス・事例紹介及び分析装置データ解析例

発表者：株式会社構造計画研究所 

IoEビジネス部 知能情報工学室 室長 滝　勇太氏

• 質疑応答

ゲストスピーカー

株式会社構造計画研究所　IoEビジネス部 知能情報工学室 室長 滝　勇太氏

機械学習に関する研究で博士号を取得。2011年に構造計画研究所に入社。

入社後，インフラ保全，製造業などの分野におけるデータ分析コンサルティング業務およびソフトウェア開発業務に従事し、統計，機械学習などによる設備異常検知・製品品質予測を主なテーマとして活動。

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